Este estudo teve como propósito desenvolver um sistema de informação, na proposta de um protótipo de software, para apoiar à tomada de decisão no monitoramento da Esclerose Múltipla (EM). Além disso, buscou-se aplicar o modelo de árvore de decisão, utilizando as variáveis epidemiológicas e clínicas do banco de dados gerado pela tecnologia.
Nesse sentido, o estudo contemplou a construção do fluxograma UML com auxílio da ferramenta JUDE, que possibilitou à pesquisadora e ao desenvolvedor, a compreensão do funcionamento do sistema. A modelagem teve como resultante, a apresentação de interfaces de cadastros de profissionais, pacientes e pesquisa, de fácil acesso e operabilidade. Contudo, faz-se necessário ampliar os testes para o registro eletrônico dos profissionais e pacientes, bem como, dos instrumentos de pesquisa, uma vez que essa etapa de teste foi realizada pela pesquisadora em ambiente controlado.
Assim, ao realizar o registro eletrônico de pacientes com diagnóstico de Esclerose Múltipla, utilizando o cadastro do CREM, por grupo de tratamento (1ª linha e 2ª linha), é pertinente ressaltar a contribuição do sistema “MSCARE” em diversos aspectos, entre eles, a rápida visualização das variáveis, que fazem parte da caracterização do perfil, utilizando os “filtros” que facilitam a busca no banco de dados. Todavia, além dos recursos do sistema, buscou-se a aplicação da estatística descritiva para traçar o perfil dos pacientes, que ofereceu resultados compatíveis com estudos anteriores.
Na perspectiva de corroborar com o monitoramento da progressão da incapacidade na EM, especificamente, quanto a mensuração do estado de incapacidade desses indivíduos, utilizando-se o escore da Escala Expandida do Estado de Incapacidade (EDSS), preconizado como uma das prioridades assistenciais, que deve ser monitorada por uma equipe multiprofissional, em Centro de Referência, aplicou-se o modelo de árvore de decisão que permitiu o conhecimento das variáveis epidemiológicas e clínicas que estão associadas à piora do estado de incapacidade.
Assim, o modelo de árvore de decisão aplicado ao banco de dados da EM, apontou a troca de medicamento como variável decisória principal para o desfecho da piora da incapacidade (piora do EDSS). Porém, entre os indivíduos que não trocaram de medicamento, a variável decisória para o desfecho foi possuir a maior escolaridade (nível superior), enquanto que aqueles que trocaram de medicamento, a condição para piora do EDSS foi ter apenas o SUS como convênio de saúde.
Alguns estudos, também mostraram um grande percentual de pacientes com elevado nível de escolaridade. E apesar de não termos estudos sobre a condição do convênio de saúde e sua relação com o estado de incapacidade, esse resultado conduz a uma reflexão sobre a integração dos cuidados de média e alta complexidade, exigidos no tratamento dessa clientela, bem como, a análise das dificuldades enfrentadas por estes usuários para realização de exames necessários ao monitoramento da Esclerose Múltipla, principalmente da ressonância magnética, primordial ao diagnóstico e ao monitoramento.
Acredita-se que o desenvolvimento dessa ferramenta possa contribuir para o registro eletrônico de pacientes com diagnóstico de EM, acompanhados em Centros de Referência e que possibilite a padronização deste registro, bem como, a validação de seu banco de dados, considerando a necessidade de estudos futuros.
Diante disso, é relevante mencionar que apesar de algumas limitações, tais como a ausência de outras variáveis na ficha de cadastro do paciente acompanhado no CREM, e o pouco tempo de atuação do serviço, o estudo traz inovações, como a construção de um sistema de informação para o monitoramento da esclerose múltipla e a aplicação do modelo de árvore de decisão, sobre o banco de dados, com a finalidade de investigar associações de variáveis clínicas e epidemiológicas com a piora do estado de incapacidade de indivíduos com Esclerose Múltipla.
Desse modo, recomenda-se a realização de estudos longitudinais, no intuito de identificar outras condições que influenciam na progressão da doença, na identificação de falha terapêutica, seja ela pelo aumento do EDSS em um ponto, por presença de mais de dois “surtos” (moderado ou grave) em um período de doze meses, pela disseminação das lesões em substância branca ou pela presença de eventos adversos intoleráveis relacionados ao tratamento.
Espera-se ainda que as tecnologias aliadas possam proporcionar agilidade na tomada de decisão da equipe multiprofissional, diante de desfechos desfavoráveis, visando a melhoria da qualidade da assistência prestada e essencialmente o propósito de oferecer cuidados que contribuam para a qualidade de vida de pessoas com diagnóstico de Esclerose Múltipla.
REFERÊNCIAS
ARAUJO, T.V.; PIRES, S.R; BANDIERA-PAIVA, P. Adoção de padrões para Registro Eletrônico em Saúde no Brasil. Rev Eletron de Comun Inf Inov Saúde [Internet]. out.-dez; vol 8, n.4, p.:554-566, 2014. Disponível em:
http://www.reciis.icict.fiocruz.br/index.php/reciis/ article/view/895. Acesso em: 20 de nov. 2016.
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS (ABNT). Normalização. Boletim de ABNT, maio 2008a. Disponível em:
<http://www.abnt.org.br/imagens/imprensa/Editais_e_afins_Boletim/Bol_082008_Encarte_B oletim_Normalizacao.pdf>. Acesso em: 05 jan. 2016.
BAPTISTA, P.C.P., et. al. A inovação tecnológica como ferramenta para monitoramento da saúde dos trabalhadores de enfermagem. Revista da Escola de Enfermagem da USP. São Paulo. vol 45, p.:1621-6, 2011. Disponível em: <www.ee.usp.br/reeusp/>. Acesso em 20 de dez. 2015.
BECKMANN, M. Algoritmos genéticos como estratégia de pré-processamento em conjuntos de dados balanceados. Dissertação. Rio de Janeiro: Universidade Federal do Rio de Janeiro; 2010.
BRASIL. Ministério da Saúde. Secretaria Executiva. Departamento de Informação e
Informática do SUS. Política Nacional de Informação e Informática em Saúde Proposta versão 2.0. Brasília, DF: Ministério da Saúde, 2004. (Inclui deliberações da 12ª Conferência Nacional de Saúde).
BRASIL. Ministério da Saúde. Secretaria Executiva. Departamento de Apoio à Descentralização. Coordenação-Geral de Apoio à Gestão Descentralizada. Diretrizes
operacionais dos Pactos pela Vida, em Defesa do SUS e de Gestão. Brasília: Ministério da Saúde, 2006. (Série A. Normas e Manuais Técnicos).
BRASIL. Ministério da Saúde. Política Nacional de Gestão de Tecnologias em Saúde.
Brasília – DF. 2010. Disponível em:
http://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/politica_nacional_gestao_tecnologias_saude.pdf. Acesso em 10 de março de 2017.
BRASIL. Ministério da Saúde. Secretaria de Ciência, Tecnologia e Insumos Estratégicos. Departamento de Ciência e Tecnologia. Política Nacional de Gestão de Tecnologias em Saúde. Brasília: Ministério da Saúde, 2011b. (Série B. Textos Básicos em Saúde).
BRASIL. Ministério da Ciência e Tecnologia. Estratégia Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação 2012 - 2015. Brasília, DF: Ministério da Saúde, 2011c.
BRASIL, Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde. Portaria Nº391 de 5 de maio de 2015, aprova o Protocolo Clínico e Diretrizes Terapêuticas da Esclerose Múltipla. Brasília, DF: Ministério da Saúde, 2015.
BRASIL. Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde. Departamento de Regulação, Avaliação e Controle. Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA/SUS): manual de orientações técnicas. Brasília: Ministério da Saúde, 2006.
BRASIL. Ministério da Saúde. Conselho Nacional de Saúde, Resolução 466, de 12 de dezembro de 2012 – Diretrizes e Normas Regulamentadoras de Pesquisas e testes em seres humanos. Brasília: Ministério da Saúde, 2013.
BRASIL. Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde Departamento de Atenção Básica. Diretrizes para o cuidado das pessoas com doenças crônicas nas redes de atenção à saúde e nas linhas de cuidado prioritárias. Brasília: Ministério da Saúde, 2013.
BRASIL. Ministério da Saúde. Comissão Intergestores Tripartite. Resolução CIT/MS Nº 7, de 24 de novembro de 2016. Define o prontuário eletrônico como modelo de informação para registro das ações de saúde na atenção básica e dá outras providências. Brasília: Ministério da Saúde, 2016.
BRASIL. Ministério da Saúde. Portaria Nº 940, De 28 De Abril De 2011. Regulamenta o Sistema do Cartão Nacional de Saúde. Disponível em
(http://bvsms.saude.gov.br/bvs/saudelegis/gm/2011/prt0940_28_04_2011.html) Acessado em 14 Dez 2016.
BRASIL. Ministério da Saúde. Secretaria-Executiva. Departamento de Monitoramento e Avaliação do SUS. Política Nacional de Informação e Informática em Saúde / Ministério da Saúde, Secretaria-Executiva, Departamento de Monitoramento e Avaliação do SUS. – Brasília : Ministério da Saúde, 2016.
BRIGHT, T. J. et al. Effect of Clinical Decision-Support Systems. Annals of Internal Medicine. 30 July 2012. Annals of Internal Medicine. vol. 157, n.1. 2012. Downloaded From: http://annals.org/ on 02/29/2016.
BROOKSHEAR, J.G. Ciência da computação: uma visão abrangente. 11.ed. Porto Alegre: Bookman, 2013.
BRUM, D.G. et al. Questões comentadas: esclerose múltipla e neuromielite óptica. São Paulo: Omnifarma, 2014.
CONSELHO FEDERAL DE MEDICINA (CFM); SOCIEDADE BRASILEIRA DE INFORMÁTICA EM SAÚDE. Cartilha Prontuário Eletrônico - A Certificação de Sistemas de Registro Eletrônico de Saúde. 2012.
CASTRO, F.R.; CRUZ, F.M.; ODDONE, N.E. O paradigma da orientação a objetos, a
linguagem unificada de modelagem (UML) e a organização e representação do conhecimento: um estudo de caso de um sistema para bibliotecas. Inf. Inf., Londrina, v. 18, n.1, p. 82 – 105, jan./abr. 2013. Disponível em: //http:www.uel.br/revistas/informacao/
CAVALINI, L.T.; COOK, T.W. Sistemas de informação em saúde: a importância do software livre e da modelagem multinível. J.Bras.Tele. vol 1, n1, p.: 17 -22. 2012.
CERATTO, R. et al. Tecnologia de informação para monitorar requisitos de saúde e segurança de trabalho no sistema produtivo da construção civil. http://moblean.com.br/wp- content/uploads/2014/12/TN_STO_198_123_25408-ENEGEP-2014.pdf. Acessado em: 02 de junho de 2016.
CERVO, A.L.; BERVIAN, P.A.; SILVA, R. Metodologia Científica. 6. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2007.
COMISSÃO INTERGESTORES TRIPARTITE. Resolução Nº 7, de 24 de Novembro de 2016. Brasília: Diário Oficial da União, 2016.
CORREIA, I.; MARQUES, I.; SOUSA, L. Artigo de Revisão: História Natural da Esclerose Múltipla. Sinapse. Maio de 2014. vol. 14, n 38. 2014.
DALL’OGLIO, P. PHP: Programando com orientação a objetos. 3.ed. São Paulo: Novatec, 2015.
Demografia Médica no Brasil. v. 2.Coordenação de Mário Scheffer. Equipe de pesquisa: Alex Cassenote, Aureliano Biancarelli. São Paulo: Conselho Regional de Medicina do Estado de São Paulo: Conselho Federal de Medicina, 2013.
DUARTE, A.; MALTCHIK, R. Integração ainda distante: Cartão SUS já consumiu R$400 milhões, mas faltam soluções para o sistema operar até 2014. Jornal O Globo. Caderno País. Gestão da Saúde. 2013 janeiro 19; p.3.
EPSJV - Escola Politécnica de Saúde Joaquim Venâncio – Fiocruz. Registros de Saúde, textos de apoio - EPSJV (2009) – Série trabalho e formação em saúde – vol.1. São Paulo: Fiocruz, 2009.
FALCÃO, K.C.A. et al. Inquérito sobre nível de conhecimento e participação em Normas Brasileiras de Informática em Saúde. J. Health Inform. Janeiro-Março; vol 1 , n1, p.: 11-6. 2016
Federação Internacional de Esclerose Múltipla. Atlas da EM 2013. Disponível em:
http://abem.org.br/esclerose/atlas-da-esclerose-multipla-2013/. Acesso em: 02 de janeiro de 2017.
FERREIRA et al. Epidemiologia de 118 casos de esclerose Múltipla com seguimento de 15 anos no Centro de Referência do Hospital da Restauração de Pernambuco. Arq
Neuropsiquiatr. vol 62, n.4, p.:1032.2004. 2004.
ERRANTE, P.R.; FERRAZ, R.R.N.; RODRIGUES, F.S.M. Esclerose Múltipla: tratamento farmacológico e revisão de literatura. Revista UNILUS Ensino e Pesquisa. v. 13, n. 30, jan./mar. 2016. ISSN 2318-2083 (eletrônico). p. 106.
FIGUEIREDO, D.; SILVA, J. Visão além do alcance: uma introdução à análise fatorial. Opinião Pública, Campinas, v. 16, n.1, p. 160-185, 2010.
FINKELSZTEJN, A. et al. Latin American algorithm for treatment of relapsing-remitting multiple sclerosis using disease-modifying agentes. 2012. Arq Neuropsiquiatr.
2012.70(10):799-806.
GEORG, A.A. et al. Análise econômica de programa para rastreamento do diabetes mellitus no brasil. Rev. Saúde Pública. v. 39, n. 3, p: 452-460, 2005.
GOULART, L.F.A.; BRAMBILLA, F.R.; BASSO JÚNIOR, E. Governança de Tecnologia da Informação (GTI): Modelo de Decisão e Práticas em uma Organização de Saúde. Revista Brasileira de Gestão e Inovação – Brazilan Journal of Management & Innovation. v.1, n.1, Setembro/Dezembro– 2013.
GUEYFFIER, F. Contribution of modeling approaches and virtual populations in transposing the results of clinical trials into real life and in enlightening public health decisions. Thérapie. v.67, n. 4, p:367-374, 2012.
Guia de implementação: Desenvolvimento de softwares para pequenas organizações [recurso eletrônico] / Associação Brasileira de Normas Técnicas, Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas. – Rio de Janeiro: ABNT; SEBRAE, 2012.
HANNAN, K. J.; BALL, J. M.; EDWARS, J. A. M. (2009) Introdução à informática em enfermagem. 3ª Edição, Porto Alegre: Artmed.
HAIR, J.F. et al. Análise Multivariada de Dados. 6.ed. Porto Alegre: Bookman, 2009. HOLMES, E. S. et al. Health Information Systems In The Decision-Making Process In Primary Care. International Archives of Medicine, v. 9, p. 1/1755-7682-9, 2016.
JENAL, S.; ÉVORA, Y. D. M. Desafio da implantação do prontuário eletrônico do paciente. Journal Health Informatics. São Paulo, v. 4, p. 216-9, Dec. 2012. Special Issue - SIIENF 2012.
JENSEN, R.; GUEDES, E. S.; LEITE, M.M. Competências em informática essenciais à tomada de decisão no gerenciamento em enfermagem. Rev. Esc. Enfermagem da USP. vol 50, n. 1, p.:112-120. 2016. Disponível em: www.ee.usp.br/reeusp. Acesso em 12 de nov. de 2016.
Kurtzke JF. Rating neurologic impairment in multiple sclerosis: an expanded disability status scale (EDSS). Neurology. Nov. 1983.33(11):1444-52.
LIMA, R. F. C. Condições de vida e saúde de pessoas vivendo com HIV/Aids na Paraíba: segurança alimentar, qualidade de vida e estado nutricional. 2016. Tese (Doutorado) - UFPB/CCEN. João Pessoa, 2016.
LIMA, L.M.; SANTOS, S.R. Protótipo de um software para registro de enfermagem em unidade de terapia intensiva neonatal. Aquichan. v.15 Nº 1. Chía, Colombia. Marzo. p. 31- 43. 2015
LOPES, J.E.; HEIMANN, C. Uso das tecnologias da informação e comunicação nas ações médicas a distância: um caminho promissor a ser investido na saúde pública. Journalof Health Informatics.. Janeiro-Março; vol.8, n.1, p.26-30. 2016.
LOPES, S.P. et. al. Desenvolvimento de protótipo de software para auxílio na aplicação de indicadores de qualidade em terapia nutricional. Journal of Health Informatics. Julho- Setembro. vol 7, n. 3, p.: 75-81. 2015.
LORENZETTI, J.; TRINDADE, L.L.; PIRES, D.E.P.; RAMOS, F.R..S. Tecnologia, inovação tecnológica e saúde: uma reflexão necessária. Texto Contexto Enferm, Florianópolis. vol. 21, n.2, p.: 432-9. 2012. Disponível em: http://www.scielo.br/pdf/tce/v21n2/a23v21n2.pdf. Acesso em 10 de março de 2017.
LUNKES, R.J. Development of an information system at the Strategic Management Support Office of the Brazilian Ministry of Health. Revista Cubana de Información en Ciencias de la Salud; vol 27, n.2, p.:168-184. 2016.
MACHADO, R.D. Esclerose Múltipla e diferentes escores do EDSS: Funções Executivas e Qualidade de Vida. 2016. TCC de Especialização em Psicologia. Universidade Federal do Rio Grande do Sul. 2016.
MACHADO, S. e Col. Recomendações esclerose múltipla. São Paulo : Omnifarma, 2012. Disponível em: http://formsus.datasus.gov.br/novoimgarq/
14491/2240628_109700.pdf. Acesso em: 15 de janeiro de 2016.
MARTINS, G.A.; DOMINGUES, O. Estatística Geral e Aplicada. 5.ed. São Paulo: Atlas, 2014.
MATSUDA, L.M. et. al. Informática em enfermagem: desvelando o uso do computador por enfermeiros. Texto Contexto Enfermagem. Florianópolis, Jan-Mar; vol. 24, n.1, p.: 178-86. 2015.
MEDEIROS, E.S. Desenvolvendo software com UML 2.0: definitivo. São Paulo: Pearson Makron Books, 2004.
MEDEIROS, A.R.C. et al. Modelo de suporte à decisão aplicado à identificação de indivíduos não aderentes ao tratamento anti-hipertensivo. Saúde debate. Rio de Janeiro, 2014.
vol. 38, n. 100, p. 104-118, jan-mar. 2014.
MEDEIROS, L.B. et al. Integração entre serviços de saúde no cuidado às pessoas vivendo com aids: uma abordagem utilizando árvore de decisão. Revista Ciência & Saúde Coletiva, vol. 21, n. 2, 2016.
MONTGOMERY, A.A., FAHEY, T., PETERS, T.J. A factorial randomised controlled trial of decision analysis and an information video plus leaflet for newly diagnosed hypertensive patients. British Journal of General Practice, vol. 53, n.491, p.446-453, 2003.
MORAIS, D.C.S.M. et al. Sistema Móvel de Apoio a Decisão Médica Aplicado ao Diagnóstico de Asma – InteliMED. VIII Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI 2012) Trilhas Técnicas. Disponível
em:http://www.lbd.dcc.ufmg.br/bdbcomp/servlet/Trabalho?id=11338 . Acesso em 22 de dez. 2013.
MULTIPLE SCLEROSIS INTERNATIONAL FEDERATION. Atlas of MS 2013.
Disponível em: https://www.msif.org/wp-content/uploads/2014/09/Atlas-of-MS.pdf. Acesso em 10 de março de 2017.
NASCIMENTO, M.M. et al. Força de pinça trípode e destreza manual em pacientes
portadores de esclerose múltipla forma remitente-recorrente. Fisioterapia Brasil. V.14. N.4. julho/agosto de 2013. Disponível em:
http://www.portalatlanticaeditora.com.br/index.php/fioterapiabrasil/article/view/405. Acesso em: 05 de junho de 2016.
NEGREIROS et al. Clinical and epidemiological profile of patients diagnosed with multiple sclerosis in João Pessoa, Paraíba, Brazil. Arq Neuropsiquiatr. vol 73, n.9, p.:741-745. 2015. PARRO, M.C.; ÉVORA, Y.D.M. Desenvolvimento de software para a organização da
informação de um serviço de saúde ocupacional hospitalar. Rev. Eletr. Enf. [Internet]. jul/set; vol. 13, n.3, p.:386-94. 2011. Disponível em:
http://www.fen.ufg.br/revista/v13/n3/v13n3a03.htm. Acesso em: 30 de março de 2016.
PEIXOTO, S. et al. Alterações na Ressonância Magnética Preditoras da Conversão da SCI em Esclerose Múltipla. Acta Med Port. Nov. vol. 29, n.11, p.:742-748. 2016
POLIT, D. F.; HUNGLER, B. P. Fundamentos da pesquisa em enfermagem. 4. ed. Porto Alegre: Artes Médicas, 2004.
PEREIRA, M.G. Epidemiologia: teoria e prática. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 2013. PINOCHET, L.H.C. Tendências de tecnologia de informação na gestão da saúde. O mundo da saúde. São Paulo. vol 35, n. 4, p.:382-394. 2011.
PINOCHET, L.H.C.; LOPES, A.S.; SILVA, J.S. Inovações e tendências aplicadas nas tecnologias de informação e comunicação na gestão da saúde. Revista de Gestão em Sistemas de Saúde – RGSS. Vol. 3, n.2. Julho/Dezembro. 2014.
PRATI, R.C.; BATISTA,G.; MONARD, M.C. Curvas ROC para avaliação de classificadores. Revista IEEE América Latina, 2008. Disponível em:
http://www.ime.unicamp.br/~wanderson/Aulas/Aula11/artigo_curva_ROC.pdf. PRESSMAN, R S. Engenharia de software: uma abordagem profissional [recurso eletrônico. 7. ed. Porto Alegre: AMGH, 2011.
PRESSMAN, R S.; MAXIM, B.R. Engenharia de software: uma abordagem profissional. 8.ed. Porto Alegre: AMGH, 2016.
REIS, Z.S.N; CORREIA, R.J.C; PEREIRA, A.C. Sistemas eletrônicos de informação na assistência e pesquisa em saúde da mulher: para quando um maior envolvimento dos profissionais de saúde? Rev. Bras. Ginecol. Obstet. vol. 33, n. 3, p.:107-110. 2011.
RIBEIRO, S.B.F. et al. Clinical and epidemiological profile of patients with multiple sclerosis in Uberaba, Minas Gerais, Brazil. Arq. Neuropsiquiatria. vol 69, n. 2-A, p.:184-187. 2011. RODRÍGUEZ, E.O.L. et. al. Informática em enfermagem: facilitador na comunicação e apoio para a prática. Universidad de Antioquia. Facultad de Enfermería. Investigación y Educación en Enfermería • Medellín, Vol. XXVI N.o 2 • Suplemento • Septiembre de 2008.
RUSSELL, S. J.; NORVIG, P. Inteligência artificial. Rio de Janeiro: Elsevier, 2013.
SATO, L. Y. et al. Análise comparativa de algoritmos de árvore de decisão do sistema WEKA para classificação do uso e cobertura da terra. ResearchGate. Anais... In: XVI SIMPÓSTIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO. 13 abr. 2013Disponível em:
<https://www.researchgate.net
/publication/261913754_Analise_comparativa_de_algoritmos_de_arvore_de_decisao_do_sist ema_WEKA_para_classificacao_do_uso_e_cobertura_da_terra>. Acesso em: 26 dez. 2016 SAMPAIO, C. S. J. C.; SILVA, K. L.; EVORA, Y. D. M. A importância do fluxograma para auxiliar o desenvolvimento de um software para SAE. In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE INFORMÁTICA EM ENFERMAGEM, 3., 2012, São Paulo. Anais... São Paulo: SBIS, 2012. Disponível em: <http://www.sbis.org.br/siienf/arquivos/133.pdf>. Acesso em: 30 out. 2015.
SEBESTA, R.W. Conceitos de linguagens de programação. 9.ed. Porto Alegre: Bookman, 2011.
SKOOG, B.; RUNMARKER, B.; WINBLAD, S.; EKHOLM, S.; ANDERSON, O. A
representative cohort of patients with non-progressive multiple sclerosis at the age of normal life expectancy. Brain. vol.135, n.3, p.:900-11. 2012.
SILVA, K. L. Desenvolvimento de um Software para Identificar Diagnósticos e Intervenções de Enfermagem. Ribeirão Preto, 2014. Tese de Doutorado, apresentada à Escola de
Enfermagem de Ribeirão Preto/USP. Área de concentração: Enfermagem Fundamental. SILVA, K.L.; ÉVORA, Y.D.M.; CINTRA, C.S.J. Desenvolvimento de software para apoiar a tomada de decisão na seleção de diagnósticos e intervenções de enfermagem para crianças e adolescentes. Rev. Latino-Am. Enfermagem. Set.-out; vol. 23, n. 5, p.: 927-35. 2015. Disponível em: www.eerp.usp.br/rlae. Acesso em 02 de março de 2016.
SILVA, H.P.; PETRAMALE, C.A.; Elias, F.T.S. Avanços e desafios da Política Nacional de Gestão de Tecnologias em Saúde. Rev Saúde Pública. vol. 46(Supl), p.:83-90. 2012.
Disponível em: <http://www.scielo.br/pdf/rsp/v46s1/ Co4220.pdf. Acesso em: 30 de junho de 2016.
SOARES, R.A.S.; PEREIRA, A.P.J.T.; MORAES, R.M.; VIANNA, R.P.T. Modelo de suporte à decisão para a gravidade de ferimentos das vítimas de acidentes de trânsito atendidas pelo SAMU 192. Rev. Saúde. [periódico na Internet]. 2013. Disponível em: http://www.uesb.br/revista/rsc/v9/v9n2a01.pdf. Acesso em: 20 de dezembro de 2016. SOMMERVILLE, I. Engenharia de software. 8.ed. São Paulo: Pearson Addison-Wesley, 2007.
TABACHNICK, B.; FIDELL, L. Using multivariate analysis. Needham Heights: Allyn & Bacon, 2007.
THOMSON, P. et al. A computerised guidance tree (decision aid) for hypertension, based on decision analysis: development and preliminary evaluation. European Journal
Cardiovasculary Nursing. v. 5, n. 2, p.146-149, 2005.
TREMLETT, H.; ZHAO, Y, JOSEPH, J.; DEVONSHIRE, V. Relapses in multiple sclerosis are age- and time dependent. J Neurol Neurosurg Psychiatry; v. 79, n.12, p.:1368-75. 2008. Disponível em: http: //jnnp.bmj.com/79/12/1368.short. Acesso em:04 de julho de 2016. VASCONCELLOS, M.M; GRIBEL, E.B; MORAES, I.H.S. Registros em saúde: avaliação da qualidade do prontuário do paciente na atenção básica. Cad Saúde Pública. vol. 24, p.:173– 182. 2008
VIEIRA, E.T.R.C. Registro eletrônico em saúde-RES como suporte à pesquisa. Dissertação (Mestrado) – Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca, Rio de Janeiro, 2013.